Prediksi Not Operational Transaction Menggunakan Logistic Regression pada Bank XYZ di Kota Kupang
Radius Tanone 1) , Arnold B Emmanuel 1)
1) Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
Jl. Diponegoro No. 52-60, Salatiga, 50711
Email : radius.tanone@uksw.edu
Riwayat artikel: Recieved: 10-05-2020 Revised: 31-08-2020 Accepted: 31-08-2020

## Abstract
Bank XYZ is one of the banks in Kupang City, East Nusa Tenggara Province which has several ATM machines and is placed in several merchant locations. The existing ATM machine is one of the goals of customers and non-customers in conducting transactions at the ATM machine. The placement of the ATM machines sometimes makes the machine not used optimally by the customer to transact, causing the disposal of machine resources and a condition called Not Operational Transaction (NOP). With the data consisting of several independent variables with numeric types, it is necessary to know how the classification of the dependent variable is NOP. Machine learning approach with Logistic Regression method is the solution in doing this classification. Some research steps are carried out by collecting data, analyzing using machine learning using python programming and writing reports. The results obtained with this machine learning approach is the resulting accuracy value of 0.507 for its classification. This means that in the future XYZ Bank can classify NOP conditions based on the behavior of customers or non-customers in making transactions using Bank XYZ ATM machines.
Keywords: Machine Learning, Logistic Regression, Python, Classification

## Abstrak
Bank XYZ merupakan salah satu bank di Kota Kupang, Propinsi Nusa Tenggara Timur yang memiliki beberapa mesin ATM dan ditempatkan dibeberapa lokasi merchant . Mesin ATM yang ada menjadi salah satu tujuan nasabah maupun non-nasabah dalam melakukan transaksi  di  mesin  ATM  tersebut.  Penempatan  mesin-mesin  ATM  tersebut  terkadang membuat mesin  tidak dipakai secara maksimal oleh nasabah untuk bertransaksi sehingga menyebabkan  pembuangan  sumberdaya  mesin  dan  terjadi  kondisi  yang  disebut Not Operational Transaction (NOP). Dengan adanya data yang terdiri dari beberapa variabel independen  dengan  tipe  numerik  maka  perlu  diketahui  bagaimana  klasifikasi  terhadap variabel  dependen  yaitu  NOP.  Pendekatan machine learning dengan  metode Logistic Regression menjadi solusi dalam melakukan klasifikasi ini. Beberapa langkah penelitian dilakukan  dengan  pengumpulan  data,  analisa  menggunakan  machine  learning menggunakan pemrograman python dan penulisan laporan. Hasil yang diperoleh dengan pendekatan machine learning ini adalah dihasilkannya nilai akurasi sebesar 0,507 untuk klasifikasinya.  Hal  ini  berarti  ke  depan  Bank  XYZ  dapat  melakukan  klasifikasi  kondisi
NOP  berdasarkan  perilaku  nasabah  atau  non-nasabah  dalam  bertransaksi  menggunakan mesin ATM Bank XYZ.
Kata kunci: Machine Learning, Logistic Regression, Python, Klasifikasi

## Pendahuluan
Gubernur  Bank  Indonesia  (BI)  Agus  DW  Martowardojo  menyatakan, himbauan Presiden untuk melakukan integrasi mesin ATM sejalan dengan langkah BI menerapkan Gerbang Pembayaran Nasional (National Payment Gateway/NPG). Hal  ini  merupakan  tanggapan  dari  beliau  selaku  Gubernur  BI  terhadap  perintah presiden  Jokowi  untuk  mengurangi  jumlah  mesin  ATM  [1].  Bank  XYZ menempatkan beberapa mesin ATM yang bisa disebut Merchant di beberapa pusat berbelanja  di  Kota  Kupang,  Propinsi  Nusa  Tenggara  Timur.  Hal  ini  untuk membantu nasabah dan atau non -nasabah Bank untuk bertransaksi secara non -tunai di tempat-tempat khusus perbelanjaan. Dari data transaksi non -tunai yang diperoleh Bank,  setiap  tahun  beberapa  kategori  data  dilihat  untuk  dianalisis  dalam pengambilan kebijakan perlu tidaknya penambahan mesin ATM di posisi tertentu untuk membantu nasabah dalam bertransaksi. Beberapa kategori data yang dipakai diantaranya Not Operasional Transaction (NOP),  besar  dana  pertransaksi,
Merchant Discount Rate (MDR ON US), MDR OFF US, NOP, Alamat, Tanggal Transaksi  dan  lain  sebagainya.  MDR  sendiri  merupakan  tarif  yang  dibebankan kepada pedagang untuk layanan pemrosesan pembayaran pada transaksi kartu debit dan kredit [2].
Melihat  banyaknya  kategori  data  yang  dipakai  oleh  Bank,  perlu  adanya analisa secara mendalam untuk melihat perilaku masyarakat dalam hal ini nasabah dan atau non -nasabah dalam bertransaksi menggunakan mesin ATM Bank tersebut. Apabila  data  yang  diolah  lebih  dari  satu  tahun  maka  tentunya  aka  nada  begitu banyak  data  yang  sulit  juga  untuk  diolah  ke  depannya.  Berdasarkan  wawancara dengan pihak Bank XYZ, Not Operational Transaction (NOP) merupakan masalah yang sering dialami oleh  pihak penyedia Mesin (Perbankan), oleh karena semakin banyak  tempat-tempat  usaha  yang  ingin  menggunakan  mesin  nontunai  (EDC) tersebut namun  ketersediaan mesin EDC yang minim oleh karena banyak pengguna atau  pemilik  usaha    ingin  memasang  mesin  namun  tidak  melakukan  transaksi selama 30 hari. Sehingga kendala-kendala yang dialami adalah mesin EDC tidak bertransaksi  selama  1  bulan  (30  hari).  Selain  itu  kegagalan  dalam  bertransaksi karena jaringan dana tidak masuk ke rekening Merchant (pemilik usaha). Masalah lain yang dihadapi juga adalah kurangnya maintenance dari pihak pemilik usaha ke kasir-kasir. Merchant (pemilik usaha) tidak ingin menanggung biaya MDR.
Saat ini Bank XYZ menyediakan lebih dari 30 mesin ATM non -tunai yang ditempatkan dibeberapa gerai merchant di Kota Kupang. Dari berbagai mesin yang sudah dipasang, ada beberapa mesin yang tidak dipakai secara maksimal sehingga menyebabkan pemborosan sumberdaya mesin. Mesin yang tidak beroperasi secara maksimal ini menyebabkan kondisi yang dinamakan dengan NOP. Namun melihat banyak faktor yang dipakai dalam menentukan NOP atau tidak NOP sebuah mesin ATM maka diperlukan analisis mendalam. Untuk menyelesaikan masalah ini pihak Bank dapat melakukan prediksi secara kategori, mesin mana yang termasuk NOP dan mana yang tidak NOP dari faktor-faktor yang terjadi di lapangan.
Regresi logistik digunakan secara luas untuk menguji dan menggambarkan hubungan antara variabel respons biner (misalnya, 'Sukses' atau 'kegagalan') dan satu set variabel predictor [3]. Melihat data nasabah (dalam bentuk kategori) pada penggunaan  ATM  di  Bank  XYZ  maka  analisis  menggunakan  Regresi  Logistik menjadi tepat guna melakukan prediktif berupa NOP atau tidaknya transaksi dari Bank  tersebut.  Dengan  demikian  maka  perlu  tambahan tools yang  mampu membantu proses analisa menggunakan Regresi Logistik ini seperti pemrograman python.  Penerapan Logistic Regression dengan  python  merupakan  salah  satu pendekatan Machine Learning yang dipakai dalam menganalisa data yang ada di Bank XYZ ini. Penelitian ini menggunakan metode Regresi Logistik dan Python sebagai  salah  satu  pendekatan Machine Learning untuk  membantu  pihak  Bank dalam melakukan analisa terkait prediksi NOP diantara beberapa variabel tersebut sehingga bisa dipakai untuk pengambilan keputusan pihak Bank ke depannya.
Sehingga  yang  menjadi  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana membantu pihak Bank XYZ dalam melakukan prediksi terjadinya NOP dari  banyak  variabel  transaksi  yang  terjadi  di  mesin-mesin  ATM  menggunakan pendekatan Machine Learning dengan metode Logistic Linear . Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu membantu pihak Bank dalam menemukan pola hubungan data transaksi  perilaku  nasabah  dan  atau non -nasabah  di  mesin  ATM  Bank  yang nantinya dapat diketahui apakah dalam kondisi NOP atau tidak NOP. Manfaat dari penelitian  ini  adalah  membantu  pihak  Bank  dalam  mendapatkan  analisa  yang mendalam guna menghasilkan keputusan ke depannya yang lebih baik dalam hal kebijakan  menempatkan  mesin  ATM  Bank  XYZ  di merchant yang  tepat berdasarkan  jenis  transaksi  yang  dilakukan  oleh  nasabah  dan non -nasabah  Bank XYZ.  Adapun  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  yang  digunakan dalam kurun waktu antara dua tahun saja.

## Kajian Pustaka
Machine Learning adalah metode yang digunakan untuk membuat program yang bisa belajar dari data. Berbeda dengan program komputer biasa yang statis,
program machine learning adalah program yang dirancang untuk mampu belajar sendiri.  Cara  belajar  program machine learning mengikuti  cara  belajar  manusia, yakni  belajar  dari  contoh-contoh. Machine learning akan  mempelajari  pola  dari contoh-contoh  yang  dianalisa,  untuk  menentukan  jawaban  dari  pertanyaan- pertanyaan berikutnya [4]. Ada tiga jenis Machine Learning diantaranya Supervised Learning , Unsupervised Learning dan Reinforcement Learning . Dalam penelitian ini digunakan jenis supervised learning dengan pendekatan Logistic Regression .
Logistic Regression adalah  sebuah  pendekatan  untuk  membuat  model prediksi  seperti  halnya  regresi  linear  atau  yang  biasa  disebut  dengan  istilah
Ordinary Least Squares (OLS) regression .  Perbedaannya  adalah  pada  regresi logistik,  peneliti  memprediksi  variabel  terikat  yang  berskala  dikotomi.  Skala dikotomi yang dimaksud adalah skala data nominal dengan dua kategori, misalnya: Ya dan Tidak, Baik dan Buruk atau Tinggi dan Rendah [5].
Python adalah  bahasa  pemrograman  lintas  platform  dan  karenanya pengembang dapat menggunakan Python pada PC Windows, Linux Box atau Apple Mac  dll.  Ini  berarti  tidak  terikat  untuk  jenis  sistem  operasi  tertentu  [6].  Python adalah bahasa pemrograman yang open source membuatnya dapat digunakan dan didistribusikan  secara  bebas,  bahkan  untuk  penggunaan  komersial.  Selain  itu, python juga user - friendly dan mudah untuk dipelajari. Python dapat dengan mudah dikenal  lebih  jauh  apakah  anda  seorang programmer pertama  kali  atau  telah berpengalaman dengan bahasa pemrograman lain [7]. Dalam penelitian ini, bahasa pemrograman  python  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam  memproses  regresi logistik untuk melakukan prediksi NOP yang terjadi.
Untuk mendukung penelitian ini, digunakan beberapa penelitian terdahulu sebagai acuan ilmiah. Adapun penelitian pertama yang dilakukan oleh Le.H.H dan Viviani.  J-L  dengan  judul  “ Predicting bank failure: An improvement by implementing a machine-learning approach to classical financial ratios ”  pada tahun 2018. Penelitian ini membandingkan akurasi dua pendekatan: teknik statistik tradisional  dan  teknik  pembelajaran  mesin,  yang  berupaya  untuk  memprediksi kegagalan bank. Sampel 3000 bank di Amerika Serikat (1438 kegagalan dan 1562 bank  aktif)  diselidiki  oleh  dua  pendekatan  statistik  tradisional  (Analisis
diskriminatif  dan  regresi  logistik)  dan  tiga  pendekatan  pembelajaran  mesin (jaringan  saraf  tiruan,  Mesin Vector Support ,  dan  k-tetangga  terdekat).  Dengan menggunakan data 5 tahun terakhir sebelum data tersebut menjadi tidak terpakai, Hasil  empiris  mengungkapkan  bahwa  jaringan  saraf  tiruan  dan  metode  tetangga terdekat k adalah yang paling akurat [6].
Penelitian lain yang dilakukan oleh Ginting W.A dan kawan-kawan dengan judul “Faktor-Faktor Pelaporan Keuangan Berbasis Website Dengan Model Regresi Logistik”  pada  tahun  2019.  Studi  ini  menunjukkan  bukti  empiris  apakah  ada pengaruh  pada  ukuran  perusahaan,  profitabilitas,  dan  reputasi  auditor  pada pengungkapan pelaporan keuangan berbasiskan pada situs web dan juga yang tidak berdasarkan situs web perusahaan pada tahun 2016. Dari penelitian yang dilakukan, diperoleh  hasil  bahwa  peluang  bagi  perusahaan non -finansial  yang  menerapkan Internet Financial Report (IFR)  lebih  besar  daripada  perusahaan  yang  tidak menerapkan IFR. Alasan ini mendukung bahwa keberadaan internet melalui IFR telah banyak digunakan untuk memperluas jaringan bisnis di setiap entitas bisnis melalui  situs  web  perusahaan  dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  belum mengimplementasikannya [7].
Dari  penelitian  terdahulu  yang  sudah  dilakukan,  kesamaan  dengan penelitian  ini  adalah  penggunaan machine learning sebagai  pendekatan  dalam menganalisis data. Sedangkan metode yang dipakai dalam machine learning adalah metode logistic regression . Untuk studi kasus tentunya berberda dimana data yang akan diambil pada Bank XYZ adalah data dalam kurang lebih tiga tahun terakhir. Selain  itu,  dengan  metode logistic regression ,  dilakukan  analisa  terhadap  data kategori untuk melakukan prediksi pada NOT yang terjadi di Bank XYZ.

## Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif karena disesuaikan dengan jenis data dan metode pengolahan data. Penelitian kuantitatif adalah suatu proses menemukan  pengetahuan  yang  menggunakan  data  berupa  angka  sebagai  alat menganalisis  keterangan  mengenai  apa  yang  ingin  diketahui  [8].  Sedangkan menurut  Sugiyono,  metode  penelitian  kuantitatif  dapat  diartikan  sebagai  metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada  populasi  atau  sampel  tertentu.  Teknik  pengambilan  sampel  pada  umumnya dilakukan secara random, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistik  dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis yang telah ditetapkan [9].
Pendekatan  pada  penelitian  ini  adalah  deskriptif  yang  mana  penelitian deskriptif menurut Sugiyono [9] adalah "Metode penelitian deskriptif ini dilakukan untuk mengetahui keberadaan variable mandiri, baik hanya pada sat variabel atau
lebih  (variabel  yang  berdiri  sendiri  atau  variabel  bebas)  tanpa  membuat perbandingan  variable  itu  sendiri  dan  mencari  hubungan  dengan  variabel  lain.” Sedangkan populasi dari penelitian ini adalah Bank XYZ di NTT sedangkan sampel penelitian  adalah  Bank  XYZ  di  Kota  Kupang.  Adapun  tahapan  penelitian  yang dilakukan  secara  yaitu  identifikasi  masalah,  studi  pustaka,  pengumpulan  data, analisis  dan  penulisan  hasil  kesimpulan.  Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Adapun  Tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  diantaranya identifikasi  masalah  dimana  pada  tahapan  ini  dilakukan  penelusuran  terhadap tempat penelitian untuk melihat sumber permasalahan yang akan diteliti. Selain itu juga ditentukan penggambaran deskriptif terhadap masalah yang didapatkan sampai pada tahapan akhir dari penelitian ini. Selain itu pada tahapan ini juga ditentukan populasi dan sample juga alat ukur, agar dapat dipakai dalam proses pengambilan data,  analisis  dan  penulisan  hasil  kesimpulannya.  Selanjutnya  tahapan  Studi Pustaka dimana pada tahapan ini dilakukan telaah terhadap sumber pustaka agar dapat  mendukung  penelitian  ini  secara  utuh.  Telaah  pustaka  dapat  dimulai  dari mengkaji  penelitian  terdahulu  serta  melihat  teori-teori  yang  akan  dipakai  untuk nedukung penelitian ini.
Langkah  selanjutnya  adalah  pengumpulan  data  dimana  pada  tahapan  ini ditentukan teknik pengumpulan data melalui wawancara kepada pihak Bank XYZ dan  pengumpulan  data  sekunder  seperti  dokumen  yang  dapat  dipakai  untuk mendukung penelitian ini. Berikutnya adalah tahapan analisis dimana pada tahapan ini dilakukan analisis menggunakan Logistic Regression untuk melihat gambaran deskriptif yang ada di Bank XYZ. Analisis ini menggunakan logistic function dan
pemrograman  python  dengan  pendekatan Machine Learning tipe supervised learning. Kurva fungsi logistic dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Bentuk Logistic Function
Tahapan  terakhir  yang  dilakukan  adalah  penulisan  hasil  dan  kesimpulan penelitian.  Tahapan  ini  berarti  merupakan  tahapan  akhir  dari  penelitian  dimana hasil dari penelitian ini selanjutnya akan ditulis dan kemudian dipublikasikan.

## Hasil dan Pembahasan
Dalam  menerapkan Logistic Regression sebagai  salah  satu  pendekatan Machine Learning maka  adapun  hasil  yang  diperoleh  setelah  melalui  beberapa tahapan menggunakan pemrograman python. Hail yang diperoleh akan dijelaskan satu persatu mulai dari langkah awal hingga menemukan hasil probabilitas NOP yang terjadi pada Bank XYZ. Awalnya data dalam bentuk CSV disiapkan dimana data dalam bentuk kategorial bertipe integer. Setelah itu diperlukan code python untuk mengolah hasil tersebut. Berikut pembahasannya:
Kode Program 1 . Import Library pada python 1. import pandas as pd 2. import pylab as pl 3. import numpy as np
4. import scipy.optimize as opt 5. from sklearn import preprocessing 6. %matplotlib inline 7. import matplotlib.pyplot as plt
Kode  Program  1  merupakan  pemanggilan library yang  akan  digunakan untuk  membaca  data  sampai  pada  operasi  matematika  dengan  python  nantinya. Library yang  digunakan  diantaranya pandas, pylab, numpy, scipy.optimize , preprocessing dan matplotlib . Selanjutnya pada Kode Program 2 akan dilakukan pembacaan file XYZ_Kupang.csv. File yang akan dibaca kemudian ditampilkan 5 baris pertamanya yang dimulai dari index ke-0 sampai index ke-4.
Kode Program 2 . Membaca File .csv
1. churn_df = pd.read_csv("XYZ_Kupang.csv") 2. churn_df.head()
Hasil dari  Kode  Program  2  kemudian  dapat  dilihat pada  Gambar  dimana semua field data  transaksi  ditampilkan. Field data  dimulai  dari  MID_INDUK sampai pada MCC_VISA yang mana hampir semua field dalam bentuk numerik sesuai  syarat Logistic Regression yang  akan  digunakan  untuk  pengolahan.  Pada Gambar  terlihat  juga  data  kategorik  sesuai  syarat  dari Logistic Regression pada kolom NOP yaitu 1 dan 2. Selanjutnya dari data transaksi yang sudah ditampilkan pada  Gambar  3  ini,  akan  dipilih  lagi  beberapa field yang  datanya  menggunakan numerik agar dapat diproses lebih lanjut.
Gambar 3 . Data .csv yang berhasil dibaca
Untuk melakukan pemilihan field data transaksi pada Bank XYZ maka perlu dilakukan  pemilahan  beberapa field yang  hanya  dalam  bentuk  numerik  nilainya. Kode  Program  3  merupakan  perintah  untuk  memilih field yang  isinya  adalah numerik diantaranya TID, VOLUME, PRODUKTIF_TRANSAKSI,
MDR_ON_US  MDR_OFF_US  dan  NOP.  Dalam  hal  ini  NOP  sebagai  variabel Dependen dan field lainnya adalah variabel independen. Terlihat pada code 3 juga dimana field NOP diset untuk tipe integer agar dapat dilakukan modeling nantinya.
Kode Program 3. Pemilihan field numerik
1. churn_df = churn_df[['TID', 'VOLUME', 'PRODUKTIF_TRANSAKSI', 'MDR_ON_US', 'MDR_OFF_US', 'NOP']] 2. churn_df['NOP'] = churn_df['NOP'].astype('int') 3. churn_df.head()
Hasil dari Kode Program 3 dapat dilihat pada Gambar 4 di bawah ini, dimana field yang terpilih saja yang ditampilakn untuk nantinya dilakukan modeling. Terlihat semua  data  ditampilkan  dalam  bentuk  numerik  yang  mana  dapat  diproses  untuk modeling dengan Logistic Regression .
Gambar 4. Hasil seleksi beberapa field yang akan dianalisa
Untuk  kepentingan  modeling  maka field yang  sudah  terpilih  perlu ditampilkan  dalam  bentuk array .  Kode  Program  4  merupakan  perintah  untuk menampilkan  array  menggunakan library numpy  untuk  operasinya. Array yang ditampilkan  hanya  berjumlah  5  buah  saja.  Hasil  dari  Kode  Program  4  ini  dapat dilihat pada Gambar 5 di bawah ini dimana array hanya 5 baris teratas saja yang ditampilkan namun semua data akan diproses untuk modeling dari setiap variabel independennya.
Kode Program 4. Menampilkan dalam bentuk array 1. X = np.asarray(churn_df[['TID', 'VOLUME', 'PRODUKTIF_TRANSAKSI', 'MDR_ON_US', 'MDR_OFF_US']])
2. X[0:5]
Gambar 5. Hasil dalam bentuk array
Begitu  juga  dengan  variabel  dependennya  (NOP)  dimana  perlu  untuk diubah dulu ke dalam array dan ditampilkan baris atasnya. Jumlah indexnya adalah 5 namun semua data field ini nantinya akan tetap diproses untuk modeling . Hasil dari tampilan array dapat juga dilihat pada Gambar 6.
Kode Program 5. Mengubah ke array 1. y = np.asarray(churn_df['NOP']) 2. y [0:5]
Gambar 6. Hasil dalam bentuk array
Selanjutnya  akan  dilakukan  pemodelan  dengan  melakukan prepocessing terlebih dahulu. Kode Program 6 merupakan perintah untuk melakukan pemodelan dengan menggunakan library sklearn dan nantinya akan dilakukan prepocessing. Fungsi dari preprocessing ini adalah melakukan normalisasi pada dataset yang ada agar  nantinya  dapat  dilakukan modeling dengan Logistic Regression .  Hasil  dari normalisasi  dataset  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  7  di  bawah  ini  dimana ditampilkan dalam bentuk array beberapa baris saja.
Kode Program 6. Memulai pemodelan prepocessing 1. from sklearn import preprocessing 2. X = preprocessing.StandardScaler().fit(X).transform(X)
3. X[0:5]
Gambar 7. Hasil Preprocessing
Setelah  melakukan preprocessing maka  perlu  dilakukan  tahapan selanjutnya yaitu train dataset untuk melakukan pelatihan terhadap dataset yang ada dan test dataset untuk melakukan tes pada dataset yang ada. Jumlah train dataset adalah  80%  dan test dataset  adalah  20%.  Pemanggilan library bisa  dilihat  pada Kode  Program  7  sedangkan  hasil  dari train  dataset  dan test dataset  dapat  dilihat pada Gambar 8 di bawah ini.
Kode Program 7. Train dataset
1. from sklearn.model_selection import train_ test _split 2. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=4) 3. print ('Train set:', X_train.shape,  y_train.shape) 4. print ('Test set:', X_test.shape,  y_test.shape)
Gambar 8. Hasil train dan test dataset .
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan modeling dengan  menggunakan Scikit-learn  dan  pendekatan Logistic Regression .  Kelebihan  dari Logistic
Regression dengan library ini adalah kemampuannya menyelesaikan permasalahan overfitting dalam machine learning . Modeling dengan Logistic Regression dapat dilihat  pada Code 8  dimana  ada  parameter  C  yang  bernilai  0.01.  Maksud  nilai parameter C ini adalah untuk menunjuk invers dari kekuatan regulasi yang mana harus bernilai float positif yaitu 0.01. Nilai yang lebih kecil menentukan regularisasi yang  lebih  kuat  dari  pemodelan  yang  akan  dilakukan.  Hasil  dari code 8 (pemanggilan library ) dapat dilihat pada Gambar 9 di bawah ini.
Kode Program 8.
1. from sklearn.linear_model import LogisticRegression 2. from sklearn.metrics import confusion_matrix 3. LR = LogisticRegression(C=0.01, solver='liblinear').fit(X_train,y_train)
4. LR
Gambar 9. Pemodelan .
Selanjutnya pada Kode Program 9 dilakukan prediksi data set yang sudah disiapkan untuk tes. Test set ini ditampilkan dalam bentuk array yang mana nilainya dalam bentuk kategori yaitu 1 dan 2 (data NOP). Hasil dari code 8 dapat dilihat pada Gambar di bawah ini.
Kode Program 9. Prediksi dataset 1. yhat = LR.predict(X_test)
2. yhat
Gambar 10. Hasil array NOP .
Tahapan  berikutnya  dalah  melakukan  prediksi  probabilitas  seperti  yang ditunjukan  oleh  Kode  Program  10.  Data test NOP  selanjutnya  dilihat probabilitasnya dan hasilnya seperti pada Gambar 11, dibagi menjadi dua kolom. Kolom  pertama  adalah  probabilitas  dari  kelas  P(Y=1|X)  atau  sesuai  data  NOP bernilai  2  sedangkan  kolom  kedua  adalah  probabilitas  dari  kelas  P(Y=0|X)  atau sesuai data NOP bernilai 1.
Kode Program 10. Prediksi Probabilitas
1. yhat_prob = LR.predict_proba(X_test) 2. yhat_prob
Gambar 11. Hasil probabilitas NOP .
Untuk melihat evaluasi dari akurasi hasil test di atas maka selanjutnya pada Kode Program 11 dilakukan pengolahan jaccard index . Dari dua kolom pada hasil sebelumnya, nilai akurasi akan bernilai sempurna apabila mendekati 1 sebaliknya tingkat akurat rendah apabila mendekati 0. Hasil dari Kode Program 11 dapat dilihat pada Gambar 12 , dimana hasil akurasi menunjukan nilai 0.88 yang artinya tinggi karena mendekati 1.
Kode Program 11. Akurasi jaccard index 1. from sklearn.metrics import jaccard_similarity_score 2. jaccard_similarity_score(y_test, yhat)
Gambar 12. Hasil akurasi.
Terakhir,  dilakukan  pencarian  nilai log loss untuk  evaluasi.  Rentan  nilai untuk evaluasi ini adalah antara 0 sampai 1 yang mana 1 adalah kesempurnaan dari
evaluasi. Dari test yang dilakukan dengan pendekatan Logistic Regression untuk memprediksi NOP yang terjadi pada Bank XYZ dilakukan dengan perintah pada Kode Program 11. Hasilnya tampak pada Gambar 13 di bawah dimana nilai yang dihasilkan adalah 0,507 yang artinya lebih dari setengah untuk evaluasinya NOP yang terjadi pada Bank XYZ. Sehingga dari hasil ini berarti bahwa mesin ATM yang  memiliki  nilai  prediksi  tinggi  perlu  untuk  dipindah  agar  tidak  membuang sumber  daya.  Hal  ini  tentu  akan  membantu  pihak  Bank  dalam  merencanakan dengan baik pemasangan mesin ATM di lokasi tertentu secara lebih tepat sasaran.
Code 12. Nilai log loss untuk evaluasi . 1. from sklearn.metrics import log_loss 2. log_loss(y_test, yhat_prob)
Gambar 13. Hasil prediksi

## Simpulan
Dari  penelitian  ini  dibuktikan  bahwa  prediksi  terhadap  NOP  pada  mesin ATM  yang  terjadi  di  Bank  XYZ  dapat  diprediksi  sehingga  pihak  Bank  dapat menentukan  lokasi  penempatan  mesin  ATM  tersebut.  Mesin  ATM  yang ditempatkan  kemudian  dapat  menjadi  tepat  sasaran  dalam  melayani  kebutuhan transaksi non -tunai  di merchant tertentu.  Pendekatan Machine Learning dalam menyelesaikan  persoalan  penelitian  ini  dapat  tercapai  dengan  menggunakan Logistic Regression sebagai salah satu algoritma Supervised Learning . NOP pada Bank  XYZ  dapat  diprediksi  dengan  tingkat  kemungkinan  0.507.  Hal  ini membuktikan bahwa NOP yang terjadi pada Bank XYZ dapat diprediksi dengan tingkat kemungkinan yang melebihi 50%. Ke depannya apabila ada data nasabah atau non -nasabah yang melakukan transaksi di mesin ATM Bank XYZ, maka akan dengan mudah dilakukan prediksi bagaimana NOP yang akan terjadi pada mesin- mesin  ATM.  Adapun  saran  penelitian  ke  depan  yaitu  dapat  menggunakan pendekatan Machine Learning dengan metode yang berbeda seperti Time Series . Hal ini dilakukan agar dapat menganalisis dan memprediksi data dengan tipe data runtutan waktu dari bulan ke bulan dan tahun ke tahun.

## Daftar Pustaka
[1] https://ekonomi.kompas.com/read/2017/08/31/143104926/presiden-jokowi- soroti-jumlah-mesin-atm-yang-terlalu-banyak diakses tanggal 4 Mei 2019.
[2] https://www.investopedia.com/terms/m/merchant-discount-rate.asp diakses tanggal 4 Mei 2019.
[3] G.M.  Fitzmaurice,  N.M.  Laird.,  2001.  Multivariate  Analysis:  Discrete Variables  (Logistic  Regression),  International  Encyclopedia  of  the  Social  & Behavioral Sciences.
[4] https://medium.com/@makersinstitute/pengenalan-terhadap-machine-learning- 9011fe71d1e4 diakses tanggal 4 Mei 2019.
[5] https://www.statistikian.com/2015/02/regresi-logistik.html diakses tanggal 4 Mei 2019.
[6] Hunt J. 2019. Advanced Guide to Python 3 Programming, Springer.
[7] https://www.python.org/about/ diakses tanggal 19 Desember 2019.
[8] Le.  H.H,  Viviani  J.L.  2018.  Predicting  bank  failure:  An  improvement  by implementing  a  machine-learning  approach  to  classical  financial  ratios. Volume 44, April 2018, Pages 16-25. Research in International Business and Finance, Elsevier.
[9] Ginting. W.A, dkk, 2019. Faktor-Faktor Pelaporan Keuangan Berbasis Website Dengan  Model  Regresi  Logistik.  JURNAL  AKUNTANSI  DAN  BISNIS: Jurnal Program Studi Akuntansi. ISSN 2503-0337 ( Online )
[10] Kasiram, Moh. 2008. Metodologi Penelitian. Malang: UIN-Malang Pers.
[11] Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Prof.H. Rozali Abdulah, S.H.2005.